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コーチ、辛口、ポジティブ、実況、データ分析の5モードを目的別に使い分け、試合固有の回答へ絞り込む追記方法を紹介します。

CHAMPION LENS
ジン
エリス
アジール
ブラウム
ヴェインLoL2LLM には 5 種類のペルソナ(AI コーチ/辛口/褒めちぎり/実況/データアナリスト)が用意されており、JSON コピー時にプロンプトを自動でくっつけてくれる。 そのまま送ることもできますが、ペルソナの後ろに1〜2行を加えると、知りたい内容へ回答を絞りやすくなります。 ここでは各ペルソナの使い所と、共通して効く追記テクニックをまとめる。
AI コーチ: 普段使い。バランスの取れた指摘と改善案。負け試合・勝ち試合のどちらでも有効で、初めての分析はこれで十分。
辛口: 見落としたミスを率直に挙げてほしいときに。指摘の数を絞り、次の行動もセットで頼むと実践しやすい。
褒めちぎり: 連敗後に、できていた点を先に確認したいときに。良かった判断の根拠も求めれば、気分転換だけでなく再現したいプレイも整理できる。
実況: 友人・配信視聴者と試合を振り返るときに。物語性のある描写が出るので、共有用の「面白いコメント」として機能する。
データアナリスト: 感情を排した数値ベースの評価が欲しいとき。CS 差、ゴールド差、ダメージ効率の数値で淡々と評価される。プロのリプレイレビューに近い体験。
ペルソナのプロンプトは汎用的に書かれているので、AI は「全方位のフィードバック」を返す。 自分の関心が明確なら、JSON を貼った後にこの 1 行を足すだけでフォーカスが鋭くなる:
この試合は対面に CS で大きく負けたのが気になっています。レーンフェーズの動きに絞って、いつ・どんな選択が間違っていた可能性があるか分析してください。
AI は何も言わないとプロレベルを基準に評価してしまうことがある。 「私はゴールド帯のジャングル」と一言添えるだけで、改善案がそのランク帯で実行可能なものに変わる。
私はゴールド III のジャングル専のプレイヤーです。プロ目線ではなく、ゴールド帯で再現可能な改善案だけ提示してください。
AI は放っておくと 10〜15 項目の指摘を出してくる。 全部直せるわけがないので、人間側が選別する手間が増えるだけ。 「最も重要な 3 つに絞れ」と頼むと、AI 自身が優先度づけをしてくれて、かつ次の試合で 3 つに集中できる。
指摘は最も影響が大きかった 3 点に絞ってください。それぞれについて、なぜ重要か、次の試合で何をすれば改善できるかを 50 字以内で述べてください。
直近 5 試合の JSON を順に貼って、「これら 5 試合に共通して見られる問題は何か」と聞くと、単一試合では見えないクセが浮かぶ。 「敵 ADC とのキルトレード時、毎回サモナースペル管理が雑」など、自分でも気付いていなかった反復ミスを AI が拾ってくれる。
どちらも有能だが傾向が違う。 ChatGPT (GPT-4o, o1) は「整理された箇条書きと具体的アクションプラン」が得意。 Claude (Sonnet, Opus) は「文脈を踏まえた長文の物語的解釈」が得意で、特に対面との相互作用やマクロの判断ミスを言語化するのが上手い。 辛口ペルソナで罵倒してほしいなら ChatGPT、複雑な集団戦の振り返りなら Claude、というのが筆者の感触。 試合ごとに両方に同じ JSON を投げて比較するのも有効。
現在のメタ・ティアリスト・最新のチャンピオンバランスは、AI の知識カットオフによって古い可能性がある。 「今のパッチでこのチャンピオンは強いですか」と聞くのは避け、メタ判断は op.gg や u.gg を見るべき。 AI が得意なのはあくまで あなたの試合 JSON 内に閉じた分析。
AhriChatGPTやClaudeに試合データを正しく渡し、次の1試合で試せる改善点を引き出す手順を解説。JSONの用意から、ロール別プロンプト、回答の確かめ方までまとめます。
OriannaLoL2LLM が出力する JSON のフィールド構造と、なぜそのフィールドを含めているのかを解説。AI に何を渡しているかを理解すると、プロンプトの精度が上がる。
AuroraChatGPTやClaudeのLoL分析で起こりやすい誤りを5つに整理。パッチ差、ランク基準、ビルド評価、KDA偏重、因果の取り違えを防ぐ聞き方を紹介します。